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ELECTIFS DATA MANAGEMENT - Certification CDMP Practitioner/Master

DAMA, à travers le DMBOK v2, a rassemblé et défini une vue standardisée de l’ensemble des activités et fonctions de Data Management, assortie d’une terminologie et d’un ensemble de bonnes pratiques. Cette vue s'articule autour de l'ensemble des domaines du Data Management et couvre l’ensemble de la connaissance et des pratiques nécessaires pour appréhender et aborder avec confiance la pratique de Data Management : gouvernance, sécurité, architecture, qualité, métadonnées
 

La formation sur les « électifs en data management » propose de faire un tour d’horizon théorique et pratique sur les domaines spécifiques que sont la Gouvernance des données, la gestion de la qualité des données ou la gestion des métadonnées et permet d'obtenir les connaissances nécessaires au passage de la certification CDMP niveau Practitioner® ou Master®.
 

Cette formation consiste en deux journées de formation & ainsi deux demi-journées de préparation à la certification sur deux spécialités du Data Management.

Cette formation a permis de faire bénéficier à nos stagiaires d'un taux de réussite à l'examen CDMP Practionner de 100% et d'un taux de satisfaction de 8,5/10 (sur les sessions de 2021).

TARIFS ET INSCRIPTIONS

Cette formation s'appuie sur le cadre de bonnes pratiques du DMBOK (The Data Management Body of Knowledge) et se focalise sur le domaine de la Gouvernance des données, de gestion de la qualité des données ou de gestion des métadonnnées.

Un indispensable pour tous les professionnels souhaitant détenir une spécialité sur un de ces domaines de management des données ou souhaitant passer la certification CDMP Practitioner ou Master.

Chaque module se compose de :

  • 1 jour de formation

  • 1/2 journée de préparation à la certification

 

Soit l'équivalent de 10h de formation. 

Tarifs

Présentiel

  • 1 x module   : 1 650,00 €HT

  • 2 x modules : 3 105,00 €HT

Tarifs hors prix achat certification(s)

Durée

1,5 JOURS par module

Dates de formation 2024

Metadonnées

  • 13 novembre + 20 novembre

Gouvernance des données

  • 27 mars + 3 avril (distanciel)

  • 25 septembre + 2 octobre

Qualité des Données

  • 9 octobre + 16 octobre

Data Modeling

  • A venir - Décembre 2024

Inscrivez-vous !

Si la société à laquelle vous appartenez - ou une entité affiliée à ladite société - est auditée par PwC, la confirmation de votre inscription est conditionnée à l'analyse des règles d'indépendance applicables.

Merci, nous traiterons votre demande au plus tôt.

Electifs

DATA MANAGEMENT

PRÉREQUIS
  • Être certifié CDMP niveau Associate avec un score de 70%

PUBLIC CIBLE
  • Membres de Cellule Données

  • Data Analyst / Data Quality Analyst

  • Architecte Données

  • Chief Data Officer

  • Administrateur de référentiels

  • Manager

OBJECTIFS
  • Découvrir et comprendre les concepts clés énoncés  dans le DMBOK v2 relatif à la Gouvernance des données, de la qualité des données, des métadonnées ou de la modélisation des données

  • Se positionner par rapport au cadre de référence

  • Avoir les clés de lecture nécessaires à la mise en place, au pilotage et à l'évaluation d'un dispositif de Gouvernance des données, de gestion de la qualité des données, de gestion des métadonnées ou de la modélisation des données

  • Fournir la connaissance nécessaire au passage du niveau Practitioner/Master de la certification CDMP®

PROGRAMME ELECTIF - GESTION DES METADONNEES
Jour 1 - Gestion des métadonnées

Introduction & concepts clés : 

  • Définition, Enjeux et bénéfices, Principes directeurs sur la gestion des métadonnées, Typologie des métadonnées 

  • Glossaire et dictionnaire de données 

 

Activités de gestion des métadonnées : 

  • Définir la stratégie sur les métadonnées, Comprendre les besoins sur les métadonnées, Définir l’architecture des métadonnées, Créer et maintenir les métadonnées, Requêter et analyser les métadonnées 

 

Lineage 

  • Définition, Principaux cas d’usage, Approches du lignage : Business et Technical Focus 

  • Illustrations  

 

Outillage : 

  • Fonctionnalités des outils de gestion des métadonnées : Organisation et stockage des métadonnées, aide au pilotage des processus de gestion du glossaire et dictionnaire, Partage de l’information dans l’entreprise 

  • Fonctionnalités des outils de lignage : Consolider la vue technique et les traitements sur les données, consolider la vue métier et technique, Rapports et analyses 

 

Liens avec les autres pratiques de Data Management : 

  • Lien avec le big data : apport de connaissances pour les data scientists 

  • Lien avec la qualité : centraliser les exigences et les mesures de qualité

Un Quizz et un temps d'échange est prévu pour répondre aux besoins des participants à la fin de chaque chapitre

Jour 2 - Préparation à l'examen

Préparation au passage de la certification

  • Présentation de la certification CDMP

  • Support de présentation et d'aide au passage de la certification

  • Test examen blanc

PROGRAMME ELECTIF - QUALITE DES DONNEES
Jour 1 - Qualité des Données

Introduction & concepts clés : 

  • Définition de la qualité de la gestion de la qualité  

  • Dimensions de la qualité des données : Etat des lieux des Framework et synthèse du DMBOK, définition, exemple d’exigence et de règle de contrôle associée 

  • Définitions des principaux traitements effectués sur les données pour améliorer leur qualité : Data Profiling, nettoyage, analyse, enrichissement, transformation et standardisation 

 

Objectifs & principes : 

  • Enjeux et bénéfices pour les organisations 

  • Problèmes liés à la qualité des données : situations types et causes racines 

  • Principes constitutifs de la qualité : description des principes à suivre pour réussir une démarche de qualité de données 

 

Approche de gestion de la qualité : 

  • Explication du cycle d’amélioration de la qualité des données – Roue de Deming : début d’un nouveau cycle, planifier, réaliser, vérifier et ajuster 

 

Activités de gestion de la qualité : 

  • Définition de la stratégie de qualité de données 

  • Identification des données critiques  

  • Audit de la qualité des données 

  • Identification et priorisation des améliorations 

  • Mise en place des opérations de qualité 

 

Facteur clés de succès & risques : 

  • Adéquation de l’organisation au prérequis de déploiement d’une démarche de mise en qualité et risques associées aux prérequis 

 

Un Quizz et un temps d'échange est prévu pour répondre aux besoins des participants à la fin de chaque chapitre

Jour 2 - Préparation à l'examen

Préparation au passage de la certification

  • Présentation de la certification CDMP

  • Support de présentation et d'aide au passage de la certification

  • Test examen blanc

PROGRAMME ELECTIF - GOUVERNANCE DES DONNEES
Jour 1 - Gouvernance des Données

Gouvernance des données - Fondamentaux : 

  • Raison d'être ;

  • Gouvernance des données et Management des données vs. Management du SI ;

  • Caractéristiques et principes constitutifs : politiques, Modèle Opérationnel, Modèle de rôles, Comitologie,

 

Activités, outils et indicateurs : 

  • Description des activités de déploiement d’un programme de gouvernance des données ; 

  • Exemple d’indicateurs et de Tableau de Bord ;

  • Exemple d'outils pour faciliter la mise en place des processus afférents à la gouvernance des données.

 

Liens avec les autres domaines du Data Management : 

  • Lien avec la gestion des métadonnées, de la qualité des données, de la sécurité, des données de référence

 

Ethique : 

  • Définition, modèle de risques éthique et socialement responsable 

 

Modèle de maturité : 

  • Définition, évaluation de l’état des pratiques de gestion des données 

 

Un Quizz et un temps d'échange est prévu pour répondre aux besoins des participants à la fin de chaque chapitre

Jour 2 - Préparation à l'examen

Préparation au passage de la certification

  • Présentation de la certification CDMP

  • Support de présentation et d'aide au passage de la certification

  • Test examen blanc

PROGRAMME ELECTIF - DATA MODELING
Jour 1 - Data Modeling

Introduction et concepts clés

Data Modeling Levels, Types et Usages : Modèles de données conceptuel, logique et physique

Notation et styles de modélisation des données : Focus sur UML et Merise. Entités, relations et cardinalités. Types de clés. Normalisation et abstraction

Best Practices et outils : Approches top-down et bottom-up. Outils de Data Modeling
 

Intégration du Data Modeling dans le System Development Lifecycle (SDLC) : 

  • Focus sur la modélisation dans le SDLC

  • Analyse, conception, mise en œuvre, maintenance

Métriques de Data Modeling : Qu'est-ce qui fait un bon modèle de données ?

Design Quality Management : Normes de modélisation, qualité et design des Data Models, gestion du versionning

Focus Sheets : Focus sur la SOA, API, Big Data, Data Lineage et développement agile

Un Quizz et un temps d'échange est prévu pour répondre aux besoins des participants à la fin de chaque chapitre

Jour 2 - Préparation à l'examen

Préparation au passage de la certification

  • Présentation de la certification CDMP

  • Support de présentation et d'aide au passage de la certification

  • Test examen blanc

Vous pouvez également vous inscrire uniquement :

  • à la journée de formation d'un électif en présentiel : 1250 €

  • à la préparation à la certification d'un électif en distanciel : 450 €

 

Dans ce cas, merci de préciser votre choix dans le formulaire d'inscription à la formation.

MODALITÉS DE FORMATION

Nos formateurs sont des consultants "terrain" experts dans leur domaine, maitrisant les concepts et ayant une forte expérience dans des contextes métier variés.

 

Nos formations allient apports théoriques, exercices de mise en pratique, partage d'expérience et échanges sur le contexte des participants.

Nous vérifions la bonne appropriation des connaissances tout au long de la formation au travers des exercices pratiques et évaluons la satisfaction des participants à la fin de chaque formation.

Nous privilégions des sessions de formation avec un maximum de 10 participants.

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